Tag: scipy

SciPy ist eine open-source Bibliothek von algorithmen und mathematischen Werkzeuge für die Programmiersprache Python.

Was ist die dimension, um von numpy Form für Bild-Daten?

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Ich bin mit nibabel lib zum laden von Daten von nii-Datei. Ich lese das Dokument der lib an http://nipy.org/nibabel/gettingstarted.html, und festgestellt, dass Dieser Informationen ist ohne die Notwendigkeit zu laden, alles von der Haupt-Bild-Daten in den Speicher.

Nicht gegossen-array-Daten von dtype('O') , dtype('float64')

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Ich bin mit scipy ist curve_fit zu passen, eine Funktion, um einige Daten, und Sie erhalten die folgende Fehlermeldung; Cannot cast array data from dtype('O') to dtype('float64') according to the rule 'safe' welche Punkte mich zu dieser

python - wie man die Fläche unter der Kurve?

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möchte Sie Fragen, ob es möglich ist, berechnen Sie die Fläche unter der Kurve für eine angepasste distribution curve? Die Kurve würde so Aussehen Ich habe gesehen, einige online-Beiträge in Bezug auf die Nutzung von trapz, aber

Plot der 2D-FFT eines Bildes

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Ich versuche, die Handlung der 2D-FFT des Bildes: from scipy import fftpack, ndimage import matplotlib.pyplot as plt image = ndimage.imread('image2.jpg', flatten=True) # flatten=True gives a greyscale image fft2 = fftpack.fft2(image) plt.imshow(fft2) plt.show() Aber ich bekomme TypeError: Image

pyinstaller erstellen von EXE-Absturz mit Laufzeitfehler: maximale Rekursionstiefe überschritten, solange der Aufruf einer Python-Objekt

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Ich bin mit WinPython 3.4.4.3 mit pyinstaller 3.2 (abgerufen via pip installieren pyinstaller). Nun habe ich hier einige wirklich einfache Qt4-code möchte ich umwandeln in EXE und ich habe in problem welches ich nicht lösen kann. Code:

Wie konvertiert man die sparse-matrix, Dichte form mit python

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Habe ich die folgende matrix, die ich glaube, ist spärlich. Ich habe versucht, die Umwandlung zu dicht mit dem x.Dichte-format, aber es hat noch nie funktioniert. Irgendwelche Vorschläge, wie dies zu tun?, danke. mx=[[(0, 2), (1, 1),

`ValueError: Ein Wert, der in x_new über den interpolationsbereich.` - welche anderen Gründe als nicht aufsteigende Werte?

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Erhalte ich diesen Fehler in scipy interp1d Funktion. Normalerweise wird dieser Fehler generiert werden, wenn das x nicht streng monoton Steigend. import scipy.interpolate as spi def refine(coarsex,coarsey,step): finex = np.arange(min(coarsex),max(coarsex)+step,step) intfunc = spi.interp1d(coarsex, coarsey,axis=0) finey = intfunc(finex)

Root-mean-square-einer Funktion in python

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Möchte ich berechnen quadratische Mittelwert einer Funktion in Python. Meine Funktion ist in eine einfache form wie y = f(x). x-und y-arrays sind. Versuchte ich Numpy und Scipy Docs und konnte nichts finden. Was ist die genaue

Fehler in scipy interp1d

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Verstehe ich nicht das Ergebnis berichtet interp1d. Ich erhalte NAN, wo ich erhalten soll zahlen. In [131]: bb Out[131]: array([ 0. , 1.80286595, 1.87443683, 2.70410611, 3.02764722, 3.11305985, 3.11534355, 3.18695351, 3.20693444]) In [132]: alphas1 Out[134]: array([ 3.80918778e+00, 2.06547222e+00,

Troble importieren von filtern mit skimage

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Habe ich mit dem Skimage-Paket für eine ganze Weile in Python 2.7. Kürzlich habe ich ein upgrade meines Ubuntu auf 14.10 Und jetzt kann ich nicht importieren-Filter (verwendet werden filter) aus der Skimage Paket. Python 2.7.9 (default,

ImportError: cannot import name __check_bauen beim importieren TfidfVectorizer von sklearn

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Ich bin mit 2.7.10 Python installiert haben und scikit-0.15.2 mit pip und ich habe auch schon "numpy-1.1.10" und "scipy-0.16.0" installiert und es funktioniert gut, aber wenn ich versuche zu importieren TfidfVectorizer von sklearn zu konstruieren, ein term-Dokument-matrix

TypeError: zip-argument #2 muss der support iteration

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Ich bekam eine Fehlermeldung TypeError: zip-argument #2 muss der support iteration. data = libraries.pd.read_csv('a.csv',header=1, parse_dates=True) datas = DataCleaning.DataCleaning(data) datas.cleaning(media) calDf = datas.getDatas() array_x = libraries.np.int32(libraries.np.zeros(len(calDf))) array_y = libraries.np.int32(libraries.np.zeros(len(calDf))) if len(calDf) > 1: for num in range(len(calDf)): array_x[num]

Numpy: ValueError: Einstellung der ein array-element mit einer Sequenz

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Ich bin einfach zu spielen mit python-wissenschaftliche Bibliotheken, besonders die Beispiele von hier: http://faculty1.coloradocollege.edu/~sburns/toolbox/ODE_II.html Ich modifizierte es durch die Definition eines "force-Funktion" und versucht, eine einfache (aber nicht physikalischen Beispiel), wo die Kraft hängt von der x-und

Schnell zu Lesen, HDF-5 Datei in python?

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Habe ich ein instrument, welches Daten (viele Spuren, die von einem analog-zu-digital-Konverter) als HDF-5-Datei. Wie kann ich effizient öffnen Sie diese Datei in python? Ich habe versucht den folgenden code, aber es scheint eine sehr lange Zeit,

Python:ValueError: Formen (3) und (118,1) nicht ausgerichtet: 3 (dim, 0) != 118 (dim 0)

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Ich versuche zu tun, Logistische regression mit fmin aber es ist ein Fehler zeigt sich aufgrund der unterschiedlichen Formen von array. Hier ist der code. import numpy as np import scipy.optimize as sp data= #an array of

Wie zu zeichnen eine Reihe von Punkte in python?

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Habe ich eine Reihe von Punkten erzeugt, die durch ein python-Programm, das gehört zu einem anderen Cluster. Ich möchte zeichnen Sie es auf einem Diagramm so, dass die Punkte in verschiedenen Clustern sollten aufgetragen werden mit verschiedenen

erstellen einer .die mat-Datei aus python

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Habe ich eine variable exon = [[[1, 2], [3, 4], [5, 6]], [[7, 8], [9, 10]]]. Ich möchte eine mat-Datei wie der folgenden >> exon : [3*2 double] [2*2 double] Wenn ich den python-code, das gleiche zu

scipy ist nicht die Optimierung und liefert "die Gewünschten Fehler nicht unbedingt erreicht durch Präzision Verlust"

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Habe ich den folgenden code versucht zu minimieren, eine log-likelihood-Funktion. #!/usr/bin/python import math import random import numpy as np from scipy.optimize import minimize def loglikelihood(params, data): (mu, alpha, beta) = params tlist = np.array(data) r = np.zeros(len(tlist))

Scipy sparse-matrix-Multiplikation

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Ich habe dieses Beispiel der matrix-matrix-Multiplikation mit numpy-arrays: import numpy as np m = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) c = np.array([0,1,2]) m * c array([[ 0, 2, 6], [ 0, 5, 12], [ 0, 8, 18]]) Wie kann ich das

Python - "nicht ausführen, reduzieren mit flexibler Typ", wenn Sie versuchen zu verwenden, numpy.meine

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Ich bin mit meinem Latein am Ende, als ich erhalte "nicht ausführen, reduzieren mit flexibler Typ", wenn ich versuche, berechnen Sie den Mittelwert einer Spalte, wird die Datei gelesen, in Ordnung (keine fehlenden Werte in Zeilen/Spalten -)